Padrões de Desenvolvimento de Aplicações Usando IA (Edição em Português do Brasil)
Padrões de Desenvolvimento de Aplicações Usando IA (Edição em Português do Brasil)
Sobre o Livro
"Padrões de Desenvolvimento de Aplicações Usando IA" é um livro inovador que explora a interseção entre inteligência artificial (IA) e desenvolvimento de aplicações. Neste livro, Obie Fernandez, um renomado desenvolvedor de software e cofundador da plataforma de consultoria alimentada por IA Olympia, compartilha seus valiosos insights e experiências de uma jornada de um ano construindo uma aplicação alimentada por IA.
Ouça uma visão geral em áudio do livro
Através de uma combinação envolvente de capítulos narrativos e referências de padrões práticos, Obie apresenta um guia abrangente para alavancar o poder dos grandes modelos de linguagem (LLMs) no desenvolvimento de aplicações. Ele introduz padrões inovadores como "Multidão de Trabalhadores", "Dados Auto-Corretivos" e "Geração de Conteúdo Contextual", que capacitam os desenvolvedores a construir aplicações inteligentes, adaptativas e centradas no usuário.
Ao contrário de outros livros sobre IA que focam em conceitos teóricos ou mergulham nas complexidades dos algoritmos de aprendizado de máquina, este livro adota uma abordagem pragmática. Ele fornece exemplos concretos, casos de uso do mundo real e conselhos acionáveis sobre como integrar componentes e funções de IA nas arquiteturas de aplicações. Obie compartilha seus sucessos, desafios e lições aprendidas, oferecendo uma perspectiva única sobre a aplicação prática da IA no desenvolvimento de software.
Sobre os Autores
Sumário
- Prefácio por Gregor Hohpe
-
Prefácio
- Sobre o Livro
- Sobre os Exemplos de Código
- O que Eu Não Abordo
- Para Quem Este Livro Foi Escrito
- Construindo um Vocabulário Comum
- Envolva-se
- Agradecimentos
- O que há com as ilustrações?
- Sobre Publicação Enxuta
- Sobre o Autor
-
Introdução
- Pensamentos sobre Arquitetura de Software
- O que é um Modelo de Linguagem de Grande Porte?
- Entendendo a Inferência
- Pensando Sobre Desempenho
- Experimentando Com Diferentes Modelos de LLM
- Sistemas de IA Composta
- Parte 1: Abordagens e Técnicas Fundamentais
-
Estreitar o Caminho
- Espaço Latente: Incompreensivelmente Vasto
- Como o Caminho é “Estreitado”
- Modelos Brutos Versus Modelos Ajustados por Instruções
- Engenharia de Prompt
- Destilação de Prompts
- E quanto ao ajuste fino?
-
Geração Incrementada por Recuperação (GIR)
- O que é a Geração Incrementada por Recuperação?
- Como funciona a GIR?
- Por que usar a GIR em suas aplicações?
- Implementando RAG na Sua Aplicação
- Divisão em Proposições
- Exemplos do Mundo Real de RAG
- Otimização Inteligente de Consultas (IQO)
- Reclassificação
- Avaliação de RAG (RAGAs)
- Desafios e Perspectivas Futuras
-
Multitude de Trabalhadores
- Trabalhadores de IA como Componentes Reutilizáveis Independentes
- Gestão de Contas
- Aplicações de E-commerce
- Aplicações na Saúde
- Trabalhador de IA como Gerente de Processos
- Integrando Trabalhadores de IA na Arquitetura de Sua Aplicação
- Composição e Orquestração dos Trabalhadores de IA
- Combinando Técnicas Tradicionais de PLN com LLMs
-
Uso de Ferramentas
- O que é Uso de Ferramentas?
- O Potencial do Uso de Ferramentas
- O Fluxo de Trabalho do Uso de Ferramentas
- Melhores Práticas para Uso de Ferramentas
- Compondo e Encadeando Ferramentas
- Direções Futuras
-
Processamento de Fluxo
- Implementando um ReplyStream
- O “Loop de Conversa”
- Auto Continuação
- Conclusão
-
Dados Auto-Corrigíveis
- Estudo de Caso Prático: Corrigindo JSON Quebrado
- Considerations and Counterindications
-
Geração de Conteúdo Contextual
- Personalização
- Produtividade
- Iteração Rápida e Experimentação
- Localização com Poder da IA
- A Importância dos Testes e Feedback dos Usuários
-
Interface de Usuário Generativa
- Gerando Cópias para Interfaces de Usuário
- Definindo UI Generativa
- Exemplo
- A Mudança para o Design Orientado a Resultados
- Desafios e Considerações
- Perspectivas Futuras e Oportunidades
-
Orquestração Inteligente de Fluxo de Trabalho
- Necessidade de Negócio
- Benefícios Principais
- Padrões Principais
- Tratamento e Recuperação de Exceções
- Implementando a Orquestração de Fluxos de Trabalho Inteligentes na Prática
- Monitoramento e Registro de Logs
- Considerações de Escalabilidade e Desempenho
- Teste e Validação de Fluxos de Trabalho
- Parte 2: Os Padrões
-
Engenharia de Prompt
- Cadeia de Pensamento
- Troca de Modo
- Atribuição de Função
- Objeto de Prompt
- Template de Prompt
- Entrada/Saída Estruturada
- Prompt Chaining
- Prompt Rewriter
- Cercamento de Resposta
- Analisador de Consultas
- Query Rewriter
- Ventriloquist
-
Componentes Discretos
- Predicate
- Fachada de API
- Interpretador de Resultados
- Máquina Virtual
-
Humano no Ciclo (HITL)
- Padrões de Alto Nível
- Escalonamento
- Ciclo de Feedback
- Radiação Passiva de Informação
- Tomada de Decisão Colaborativa (TDC)
- Aprendizado Contínuo
- Considerações Éticas
- Avanços Tecnológicos e Perspectivas Futuras
-
Tratamento de Erros Inteligente
- Abordagens Tradicionais de Tratamento de Erros
- Diagnóstico de Erro Contextual
- Relatórios Inteligentes de Erros
- Prevenção Preditiva de Erros
- Recuperação Inteligente de Erros
- Comunicação de Erro Personalizada
- Fluxo de Trabalho de Tratamento de Erro Adaptativo
-
Controle de Qualidade
- Eval
- Guarda-corpo
- Guardrails e Evals: Dois Lados da Mesma Moeda
- Glossário
- Notas
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